[pt] MODELO STAR-TREE DE TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADO EM ÁRVORE PARA PREVISÃO DE ENERGIA EÓLICA
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
MAXWELL
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55671 |
Resumo: | [pt] O principal objetivo desta dissertação é estudar modelos de previsão da geração eólica utilizando os dados de cinco parques eólicos, mais precisamente comparar o desempenho dos modelos lineares e não lineares. Utilizando a metodologia do modelo não-linear STAR-TREE (Smooth Transition AutoRegression Tree) e comparando com o modelo linear Box e Jenkins através de medidas estatísticas. Basicamente, o modelo STAR-TREE é uma combinação dos modelos STAR (Smooth Transition AutoRegression) e CART (Classification and Regression Tree), realizando assim uma modelagem em árvore onde a transição entre os regimes é feita de forma suave através da função logística e nos nós terminais são ajustados modelos preditivos. Neste estudo será ajustado nos nós terminais um modelo simples constante e também modelos autorregressivos. |